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会员
数据可视化五部曲
更新时间:2021-10-29 23:50:04 最新章节:参考文献
书籍简介
数据圈有一怪:如果没有提出可操作的建议,或者对商业问题不能以非技术人员所能理解的方式来传达的话,对一个企业来说即使是最先进的统计分析技术也可能没有什么用处。在本书中,王鑫老师教你来“打怪”,不久之后在沟通数据分析业务相关方面你也将升级成大师,不仅知道如何构造数据分析项目,还将了解如何简化分析,有效地利用商业界最流行的可视化的效果,使用其画面特征,利用人类大脑固有的感知和认知倾向,直接和清晰地传达结论,从而进行有效的数据可视化分析。最后,本书利用这些可视化,用业务测试方法和设计原则带你练习设计并展示业务数据的故事。
上架时间:2019-12-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
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王鑫
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- 会员《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发,使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术进行延伸学习。计算机16.8万字
- 会员《MySQL从入门到精通(第3版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章,包括数据库基础,初识MySQL,使用MySQL图形化管理工具,数据库操作,存储引擎及数据类型,数据表操作,MySQL基础,表数据的增、删、改操作,数据查询,常用函数,索引,视图,数据完整性约束,存储过程与存储函数,触发器,事务,事件,备份与恢计算机14万字
- 会员本书共3篇:第1篇主要介绍分布式数据库基础理论,包括经典的CAP理论、一致性算法相关的理论、并发控制相关的理论等;第2篇具体介绍Greenplum数据库,从分布式事务、分布式计算和分布式存储3个方面,深入代码层级,讲述分布式理论在工业上的实现;第3篇是总结和展望,介绍云原生数据库和新技术带给Greenplum和数据库管理系统的机遇和挑战。本书打破以理论介绍和架构介绍为主的思路,深入分析工业化的实现计算机7.1万字
- 会员高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证计算机11.7万字
- 会员本书从需求规划、需求实现到可视化展示等,遵循项目开发的主要流程,全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中,介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等,并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识,包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用,为读者展示了Flink处理数据的多种可能计算机13.1万字
- 会员数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合,详细阐述各个技术主题的计算机21.6万字
- 会员《企业级大数据项目实战:用户搜索行为分析系统从0到1》基于真实业务场景,以项目导向为主线,从0到1全面介绍企业级大数据用户搜索行为分析系统的搭建过程。全书共6章,第1章讲解项目需求与架构设计,详细阐述项目数据流与系统架构;第2章介绍大数据项目开发环境配置,手把手带领读者配置操作系统、Hadoop集群与相关工具,为后续项目实施打下基础;第3~5章逐步实现项目需求,第3章讲解用户行为数据采集模块的开发计算机9万字
- 会员本书以Python作为开发语言,系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出,理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章,第1?5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库,内容介绍注重理论与实践相结合,通过典型示例计算机10.4万字
- 会员随着数字化的发展,数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节,为数据的拥有者或使用者带来经济效益,成为一种新型的生产要素,给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践,产业级数据治理新趋势,数据治理的场景化、工程化和智能化,以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新计算机12.1万字